大模型是教育“双刃剑”
郑庆华表示，人工智能已经在有无形地影响着教师的“教”、学生的“学”以及学校的“管”。当然，人工智能不能被局限在解决作业、提供答案的层面，相反，要做到更好地应用人工智能培养学生创新意识，强化专业学科的交叉融合，以问题为导向创新理论和方法，破解工程技术的难题。
郑庆华举例，以前学校可能不大关注学生平时在看什么书，研究什么具体问题。事实上，学生对大模型的每一次提问都反映了他们所想所关注的，所以现在通过大模型可以分析学生在分析什么、思考什么、提出了什么问题。同时，可以通过大模型分析、找到学生的难点与兴趣点，这样就可以帮助老师精准地对学生进行辅导。
此外，大模型对学业评价提供极大助力。在传统教学中，进行因人而异的差异化评价较为困难，“过去只能通过一张卷子来评测”，郑庆华表示，未来教师可以通过大模型对学生的全过程、多维度来进行分析评价，找出他的优点与短板。在高等教育大众化时代的背景下，如何解决个性化问题，人工智能为之提供一个很好的可能性，“我觉得未来几年内，教育评价的手段、方法一定会有比较大的跃升。”
当前人工智能互联的同时也带来了很多次生问题，比如人和人之间的交流会被削弱，线下交流机会也会减少。在教育、育人的过程中，情感交流是不可缺少的，不能用数字化完全替代。眼神的交流、情感的互动使得教育更具亲和力与感染力。
郑庆华认为，人工智能赋能教育只是解决了知识获取的手段、方法、效率、质量，使得人和人之间的交流可以在虚拟环境下也可以顺畅地进行，但是绝对不能替代真人教育，否则人和人就变成了机器跟机器的交流一样，违背了教育的初心，“我们需要用爱用真情实感、用能力、用塑造用素养去真正的教化人，提升人、培养人。”
要训练好机器，让机器人按照人的价值导向做事
郑庆华向记者介绍，于同济大学而言，其土木工程学科正在建立学科大模型，能助力解决很多学科难题。同时，人工智能也赋能了教学全过程的管理。据郑庆华介绍，同济大学全校每天要录制几百门甚至上千门课程，通过录制课程，可以分析老师每门课程的优点与不足之处。
面对数据资源爆炸性增长，对算力的需求越来越庞大，人工智能就是要把过去的离散的数据资源和算力资源进行充分融合，从中挖掘出新的价值，然后用新价值来改进科研手段，让过去人所做不到的、发现不了的问题，让机器人分析。
“所以我讲了一个观点，就是人工智能要正确地赋能教育，首先我们得把机器训练好，让机器按照人的价值导向去做我们想让他做的事情，而不能让机器来支配我们，这是我们现在要面临克服的难题。”
来源：澎湃新闻
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